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集成学习的关键技术研究

  随着Internet的快速发展,智能化是软件新技术技术发展的重要趋势,而实现智能化的重要途径之一是机器学习。2001年,美国航空航天局JPL实验室的科学家在《Science》上撰文指出,机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用,并预计该领域将取得稳定而快速的发展;2003年,美国国防部高级研究计划局(DARPA)开始启动了以机器学习为核心的PAL计划,将机器学习技术的重要性上升到国家安全的高度,5年总投资超过1亿美元,参加单位几乎囊括了美国在计算机科学技术方面有较强实力的绝大多数单位;2006年,美国CMU专门成立了机器学习系。上述情况表明,机器学习已经成为计算机科学技术中最受关注的研究领域之一。

  机器学习所关注的一个根本问题就是如何提高学习系统的泛化能力。集成学习(ensemble learning)可以显著提高学习系统的泛化能力,因此曾被国际机器学习界权威学者Dietterich在《AI Magazine》上列为机器学习四大研究方向之首。近五年来我们以提高泛化能力这一根本问题为出发点,对集成学习进行了系统性的研究。提出了选择性集成框架并证明了“many could be better than all”定理,揭示了通过增加学习器的数目来提高泛化能力未必可取,在此基础上设计了新型算法。针对集成学习技术中普遍存在的可理解性较差这一关键问题,提出了改善集成可理解性的方法,并在此基础上发展出了泛化能力和可理解性都比较好的学习方法。以扩展集成学习技术的适用范围为主线,针对现有技术对稳定基学习器的失效性,提出了有效的稳定基学习器集成方法;针对现有技术对大量有标记样本的依赖性,提出了可以有效利用未标记样本的集成学习方法等。此外,还对集成学习技术的应用进行了探讨。

  该成果在2002-2006年间发表论文60余篇,被SCI、EI收录90余篇次。论文发表的刊物包括《Artificial Intelligence》、《ACM Transactions on Information Systems》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Neural Networks》、《IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine》、《IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics - B》、《AI Communications》、《Artificial Intelligence in Medicine》、《Pattern Recognition》等。获国家发明专利4项,在国际会议做特邀报告4次。承担国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等9项科研项目,已结题的国家自然科学基金项目被评为“特优”。部分研究工作被《国家自然科学基金委员会2004年度报告》专门介绍。部分成果获2005年度教育部提名国家科学技术奖自然科学一等奖。

  据不完全统计,集成学习方面的成果在2002-2006年间发表的相关论文被国际他引350余次,其中SCI他引190余次,引用者来自美国、英国、德国、法国、俄罗斯、日本等近四十个国家和地区,包括美国麻省理工学院、威斯康星大学麦迪逊分校、洛斯阿拉莫斯国家实验室、IBM T.J. Watson研究中心、英国剑桥大学、曼彻斯特大学、德国马普研究所、慕尼黑大学、法国INSA、俄罗斯科学院、加拿大多伦多大学等著名机构的学者,引用刊物包括《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Transactions on Neural Networks》等,引用会议包括IJCAI、ICML、SIGKDD、CVPR等。



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